(57)【要約】【課題】検査対象物における傷その他の表面状態の判定に応じて、該表面状態の原因を自動的に求める。【解決手段】検査対象物の所定の表面状態の原因を自動的に追求する装置は、自己組織化マップにおいて所定の表面状態の原因ごとにニューロンがクラスタ化された原因追求マップを記憶する。撮像手段により得られた対象物の画像において、輝度値に基づいて検査領域が特定される。検査領域が該所定の表面状態を含むかどうか判定し、含むと判定された検査領域について、該検査領域の該対象物における位置情報を特定する。該位置情報から、該所定の表面状態の該対象物上の位置を表す位置ベクトルを抽出し、該位置ベクトルを原因追求マップに入力する。原因追求マップに入力した位置ベクトルと、結合ベクトルとの距離が最小となるニューロンを、原因追求マップ内で特定する。特定されたニューロンの属するクラスタに従って、所定の表面状態の原因を求める。【選択図】図１７
2006047102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物における所定の表面状態の判定に応じて、該所定の表面状態の原因を自動的に求める装置であって、
自己組織化マップにおいて前記対象物の所定の表面状態の原因ごとにニューロンがクラスタ化された原因追求マップを記憶する記憶手段と、
前記対象物を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段から取得した前記対象物の画像において、他の領域に対し予め定めたしきい値を超える輝度差を有する要判定領域を検出し、該要判定領域を含むよう検査領域を特定する手段と、
前記検査領域が、前記所定の表面状態を含むかどうか判定する判定手段と、
前記所定の表面状態を含むと判定された検査領域について、該検査領域の該対象物における位置情報を特定する手段と、
前記位置情報から、該所定の表面状態の該対象物上の位置を表す位置ベクトルを抽出する手段と、
前記抽出された位置ベクトルを、前記原因追求マップに入力する手段と、
前記原因追求マップに入力した位置ベクトルと、結合ベクトルとの距離が最小となるニューロンを、該原因追求マップ内で特定する手段と、
前記特定されたニューロンの属するクラスタに従って、前記判定された所定の表面状態の原因を求める手段と、
を備える、装置。
【請求項２】
前記対象物はギアであり、前記位置ベクトルは、該ギアの歯幅方向の位置によって表される、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
さらに、前記対象物について、前記所定の表面状態の原因ごとに、該所定の表面状態の該対象物上の位置が特定された学習用位置ベクトルを、前記自己組織化マップに入力して学習させることにより、前記原因追求マップを作成する手段を備える、
請求項１に記載の装置。
【請求項４】
コンピュータに、検査対象物における所定の表面状態の判定に応じて、該所定の表面状態の原因を自動的に求めさせるプログラムであって、
該コンピュータは、自己組織化マップにおいて前記対象物の所定の表面状態の原因ごとにニューロンがクラスタ化された原因追求マップを記憶する記憶装置を備えており、
前記対象物を撮像する撮像装置から取得した前記対象物の画像において、他の領域に対し予め定めたしきい値を超える輝度差を有する要判定領域を検出し、該要判定領域を含むよう検査領域を特定する機能と、
前記検査領域が、前記所定の表面状態を含むかどうか判定する判定機能と、
前記所定の表面状態を含むと判定された検査領域について、該検査領域の該対象物における位置情報を特定する機能と、
前記位置情報から、該所定の表面状態の該対象物上の位置を表す位置ベクトルを抽出する機能と、
前記抽出された位置ベクトルを、前記原因追求マップに入力する機能と、
前記原因追求マップに入力した位置ベクトルと、結合ベクトルとの距離が最小となるニューロンを、該原因追求マップ内で特定する機能と、
前記特定されたニューロンの属するクラスタに従って、前記判定された所定の表面状態の原因を求める機能と、
を実現させるコンピュータ・プログラム。
【請求項５】
前記対象物はギアであり、前記位置ベクトルは、該ギアの歯幅方向の位置によって表される、
請求項４に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項６】
さらに、前記対象物について、前記所定の表面状態の原因ごとに、該所定の表面状態の該対象物上の位置が特定された学習用位置ベクトルを、前記自己組織化マップに入力して学習させることにより、前記原因追求マップを作成する機能を備える、
請求項４に記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検査対象物の所定の表面状態を画像分析により判定した結果に応じて、該所定の表面状態の原因を自動的に求める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ギアその他の加工品の表面の傷その他の表面状態の検査は、目視によって行われることが多いが、作業が単純である反面、集中力を必要とし、困難な作業とされている。このため、目視に依存することなくギアその他の加工品の検査を行うことのできる装置が必要とされている。
【０００３】
特許文献１には、ギア歯面を撮影し、得られた画像の輝度を評価してギア歯面の打痕等の傷の有無を判別する方法が記載されている。１つのギアについて所定の間隔をおいて検査すべきギア歯面およびその歯面と異なるギア歯面を撮影して、異なる歯面に関する実質的に同一方向からの複数の画像を作成し、画像間の輝度の差を表す差分画像を作成する。この差分画像を加算して加算画像を作成し、加算画像の輝度と基準値とを比較することにより、打痕の有無を判別する。
【特許文献１】特許出願公開番号昭６３−２０１５５６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ギアの傷、打痕、剥離などの傷その他の所定の表面状態は、製造工程および保管工程などの様々な工程でつけられるおそれがある。検出された傷その他の所定の表面状態から、該所定の表面状態が生成された原因を自動的に求めることができれば、ギアの生産および保管等の管理の改善を効率的に行うことができる。
【０００５】
本願発明は、傷その他の所定の表面状態が検出されることに応じて、該所定の表面状態の原因を自動的に求めることのできる装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明は、一形態（請求項１）では、検査対象物における所定の表面状態の判定に応じて、該所定の表面状態の原因を自動的に求める装置である。該装置は、自己組織化マップにおいて対象物の所定の表面状態の原因ごとにニューロンがクラスタ化された原因追求マップを記憶する記憶手段と、対象物を撮像する撮像手段と、撮像手段から取得した対象物の画像において、他の領域に対し予め定めたしきい値を超える輝度差を有する要判定領域を検出し、該要判定領域を含むよう検査領域を特定する手段と、検査領域が所定の表面状態を含むかどうか判定する判定手段と、所定の表面状態を含むと判定された検査領域について、該検査領域の該対象物における位置情報を特定する手段と、該位置情報から、該所定の表面状態の該対象物上の位置を表す位置ベクトルを抽出する手段と、抽出された位置ベクトルを、原因追求マップに入力する手段と、原因追求マップに入力した位置ベクトルと、結合ベクトルとの距離が最小となるニューロンを、該原因追求マップ内で特定する手段と、該特定されたニューロンの属するクラスタに従って、該所定の表面状態の原因を求める手段と、を備える。
【０００７】
この発明によれば、所定の表面状態を含むと判定された検査領域の位置情報から、自動的に該所定の表面状態の原因を求めることができる。所定の表面状態の原因が自動的に求まるので、該対象物に係わるどの工程の管理を向上すべきかを効率的に判断することができる。
【０００８】
この発明の一形態（請求項２）では、対象物はギアであり、上記の位置ベクトルは、該ギアの歯幅方向の位置によって表される。
【０００９】
この発明の一形態（請求項３）では、対象物について、所定の表面状態の原因ごとに、該所定の表面状態の該対象物上の位置が特定された学習用位置ベクトルを、自己組織化マップに入力して学習させることにより、原因追求マップが作成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次に図面を参照して、この発明の実施形態を説明する。図１は、検査の対象物がギア１１であるときの撮像装置の構成を示す。ギア１１は、回転テーブル１５に取り付けられ、台座１７に設けられた図示しないステップモータによってギア歯のピッチでステップ状に回転される。ギア１１は、照明装置１９によって照射されている。CMOSイメージセンサを備えたカメラ２１が、ギア１１の歯面を撮影する。撮影は、ギア１１のステップ状の回転と同期して行われ、一歯回転するたびに、歯面ごとに静止画像が撮影される。一実施例では、照明装置１９は、青色発光ダイオードを用いるが、ランプその他の照明装置を使用することもできる。また、カメラ２１には、測定可能な輝度レンジの広いワイドダイナミックレンジCMOSカメラを用いることにより、傷の判定に適した良好な画像が得られる。対象物によっては、CCDイメージセンサを用いたカメラを使用することもできる。
【００１１】
位置決めセンサ１８は、一般に近接センサと呼ばれるもので、検出コイルにより高周波磁界を発生する。この磁界に金属の検出物体が近づくと電磁誘導により、検出物体に誘導電流（渦電流）が流れる。この電流によって検出コイルのインピーダンスが変化して、高周波の発振が停止することで、検出物体の接近を検出する。この実施例では、ギアの歯の山の接近をこの近接センサによって検出する。位置決めセンサ１８からの信号は、コンピュータ２３（図３）に送られ、タイミング部２４が、該ギアの歯山の検出に応じて、カメラ２１に信号を送る。カメラ２１は、この信号に応答してギアを撮影する。
【００１２】
位置決めセンサ１８は、一般に近接センサと呼ばれるもので、検出コイルにより高周波磁界を発生する。この磁界に金属の検出物体が近づくと電磁誘導により、検出物体に誘導電流（渦電流）が流れる。この電流によって検出コイルのインピーダンスが変化して、高周波の発振が停止することで、検出物体の接近を検出する。この実施例では、ギアの山の接近をこの近接センサによって検出する。位置決めセンサ１８からの信号は、コンピュータ２３（図２）に送られ、タイミング部２４がギア歯検出に応じてカメラ２１に信号を送る。カメラ２１は、この信号に応答してギアを撮影する。
【００１３】
図２は、カメラ２１で撮影した画像を処理するコンピュータ２３の機能ブロックを示す。コンピュータ２３は、パーソナル・コンピュータ、ワークステーションその他のコンピュータであってよい。コンピュータ２３は、パーソナル・コンピュータ、ワークステーションその他のコンピュータであってよい。コンピュータ２３は、演算を実行するプロセッサ（CPU）、様々なデータおよびプログラムを記憶する記憶装置、ユーザが該プロセッサに処理をさせるためのデータを入力するマウスおよびキーボードなどの入力装置、および該プロセッサによる処理結果を表示する表示装置（ディスプレイ）、および該処理結果を出力するプリンタなどの出力装置を備えることができる。記憶装置は、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのメモリおよびディスク装置などの補助記憶装置を含むことができる。図の各機能ブロックによる処理は、プロセッサにより実行される。
【００１４】
画像取得部２５は、カメラ２１から歯面ピッチごとに撮影される画像を受け取り、差分画像生成部２７に渡す。差分画像生成部２７は、今回取得した画像と、前回取得した画像、すなわち１ピッチ前のギア歯面の画像との差分をとる。傷その他の表面状態のないギアの歯面は、どれも実質的に同じであるから、差分をとると、全体的に輝度の小さい画像になる。ギア歯面に打痕および剥離などの傷がついていると、傷の部分の輝度が他の部分と異なるため、差分画像に大きな輝度の部分として現れる。
【００１５】
２つの画像の差分をとると、輝度値が負の値をとる画素があるので、差分の輝度値に中間輝度の128を加算して、すべての画素の輝度値を正の値にする。128を加算することによって輝度値が255を超える画素は、輝度値を255とし、128を加算しても負の値になる画素は、輝度値を0とする。こうして、差分画像の輝度値のレンジを0から255に整える。
【００１６】
図３の（Ａ）を参照すると、検査領域設定部２８は、差分画像からしきい値より大きい輝度の領域を潜在的な傷領域３１として検出し、この領域を囲む領域３３を検査領域として設定する。検査領域３３の形状は、この実施例では四角形であるが、その他の多角形であってもよく、または円形もしくは楕円形であってもよい。その大きさは、潜在的な傷領域３１に応じて、傷領域３１を囲むに十分な大きさに設定される。
【００１７】
図４を参照すると、ギアを回転させて、一歯ごとにギアの歯面を撮影した場合の、連続した３枚の画像６１の例が示されている。符号６２は、該画像６１に撮影されたギアを示す。ギアの歯幅は、長さＷで表されている。撮影サイクルをｎにより表すと、図４の（Ａ）は、ｎサイクル目に撮影された画像であり、（Ｂ）は（ｎ＋１）サイクル目に撮影された画像であり、（Ｃ）は（ｎ＋２）サイクル目に撮影された画像である。これらの画像には、検査領域３３が設定されている。これらの３枚の画像は、ギアが一歯回転するたびに撮影されたものなので、検査領域３３が、ｎ、（ｎ＋１）、（ｎ＋２）サイクルにわたり、画像の高さ方向においては、ｈ１、ｈ２、ｈ３と移動しているが、歯幅方向における位置は、ｗ’と一定である。
【００１８】
ギアの表面における打痕および剥離などの傷その他の表面状態は、色むらなどの過検出とは異なり、様々な方向に照明光を反射するという特性を有する。傷その他の表面状態がこのような特性を持つので、ギアをカメラに対して相対的に回転させながら画像を順次取得すると、傷は、連続した複数の画像にわたって、ギアの歯幅方向の同じ位置に検出される。言い換えると、検査領域が傷を含んでいれば、該検査領域は、図４に示すように、連続した複数の画像にわたって、ギアの歯幅方向の同じ位置に検出される。こうして、検査領域が、連続した複数の画像にわたって設定されるかどうかに従い、色むらや汚れのような過検出と区別して、傷その他の表面状態を良好に検出することができる。
【００１９】
検査領域設定部２８は、検査領域の位置情報（この例では、歯幅方向の位置、および該検査領域が設定されたサイクル）、および該検査領域の画像を、たとえば図５に示すようなマップとして、コンピュータ２３の記憶装置に記録することができる。図５を参照すると、横軸は、ギアの歯幅方向の位置を表しており、縦軸はサイクルを表す。この例では、ギアの歯幅Ｗを２０等分し、ギアの歯幅方向の位置をｗ０〜ｗ１９により特定する。また、この例では、撮影は一歯ごとに行われ、ギアの歯数が３９個であるので、サイクルは、０〜３８により特定される。サイクルの値により、ギアの歯を特定することができる。Ａ１〜Ａ４は、歯幅方向に対する位置ｗ４において、３０番目のサイクルから３４番目のサイクルにわたって検査領域３３が特定されたことを示す。Ｂ１〜Ｂ３は、歯幅方向に対する位置ｗ１９において、３０番目のサイクルから３２番目のサイクルにわたって検査領域３３が特定されたことを示す。Ｃ１は、歯幅方向に対する位置ｗ１０において、１６番目のサイクルにおいて検査領域３３が特定されたことを示す。Ｄ１およびＤ２は、歯幅方向に対する位置ｗ１９において、１６番目のサイクルおよび１７番目のサイクルにおいて検査領域３３が特定されたことを示す。
【００２０】
図２に戻り、第１の判定部２９は、記憶装置に記憶された、検査領域の歯幅方向の位置およびサイクルについての情報を参照する。第１の判定部２９は、連続して、歯幅方向の同じ位置に検査領域３３が所定回数（たとえば、３回）以上設定されたかどうかを判断する。Ａ１〜Ａ４およびＢ１〜Ｂ３のように、歯幅方向の同じ位置に検査領域３３が該所定回数以上設定されたならば、図３を参照して説明したように、該検査領域３３は傷その他の表面状態を含むと判定する。Ｃ１およびＤ１〜Ｄ２のように、傷その他の表面状態と判定された検査領域以外の検査領域については、検査必要領域と判定する。記憶装置に登録された検査領域に対し、該判定結果が記憶される。検査必要領域については、より精細に、傷その他の表面状態を含むかどうかを判断する必要があるので、特徴抽出部４１および第２の判定部４２による処理に供される。
【００２１】
特徴抽出部４１は、第１の判定部２９によって検査必要領域と判断された検査領域３３について、次の６つのパラメータを抽出する。
【００２２】
（１）潜在的な傷領域３１の面積SA
検査領域を、縦軸をi、横軸をjとする座標で表示し、傷領域３１の境界線の座標を用いた積分演算により面積SAを求める。
【００２３】
（２）傷領域３１を楕円近似したときの歯スジに対する長軸の傾きθA 
ギアに生じることの多い打痕は、楕円近似することができる。図３の（Ｂ）において、図形の近似プログラムを用いて傷領域３１を近似する楕円の近似式を求める。近似式は、既知のプログラムを用いて求めることができる。典型的には、多変量の非線形最小二乗法によるあてはめプログラムを用いて近似式を求める。こうして求めた楕円の長軸３７とギアの歯スジ１３（図１）に平行な直線３５とのなす角度θAを求める。
【００２４】
（３）検査領域３３の輝度値エントロピーentB
潜在的な傷領域３１を含む検査領域３３の輝度値のエントロピーを次の式により求める。輝度値エントロピーは、輝度値分布の情報量を表し、情報量が大きいことは、輝度値分布の乱雑度が大きいことを表す。
【数１】
2006047102.tif 000003
【００２５】
この実施例では、輝度値エントロピーとして、輝度値0から255までの輝度値分布の乱雑性を用いた。数１で、ｐは輝度値、rel[p]は、輝度値ｐの頻度である。
【００２６】
図６は、輝度値ヒストグラムの例を示す。打痕その他の傷を有するギア歯面の場合、その画像の差分の画像に傷が多様な輝度値をもつ画素領域として現れるので、輝度値エントロピーが大きい。図６の（Ａ）は、種々の輝度値を有する画素がランダムに存在する画像の輝度値ヒストグラムである。中間輝度128を中心に広く輝度値が分布しており、エントロピーが大きい。（Ｂ）は、輝度値のばらつきが小さい画像の輝度値ヒストグラムであり、エントロピーが小さい。
【００２７】
（４）検査領域３３の輝度値アニソトロピーansB
検査領域３３の輝度値のアニソトロピーは、次の式で表される。アニソトロピーは、輝度値分布の対称性の度合いを示す。
【数２】
2006047102.tif 000004
【００２８】
この式で、ｋは、出現頻度が最小の輝度値である。つまり、ansBは、検査領域３３における０から最小の輝度値までの輝度値エントロピーを０から全輝度値のエントロピーで割った値である。輝度値分布が中間輝度値125の左右で対称のとき、ansB = -0.5 となる。ansB が-0.5に近づくほど対称性が高く、アニソトロピーが小さい。ansBが-0.5から離れて0または-1に近づくほど対称性が低く、アニソトロピーが大きい。
【００２９】
図７を参照すると、（Ａ）のような輝度値ヒストグラムは、輝度値が中間値の128を中心として偏りなく分布しているので、対称性が高く、アニソトロピーは小さい。図７の（Ｂ）の輝度値ヒストグラムは、中間値128の左側と右側で輝度値の分布が異なり、対称性が低く、アニソトロピーが大きい。（Ｂ）で出現頻度が最小の輝度値が230であるとすると、ansBが-1に近い値となる。
【００３０】
（５）潜在的傷領域３１の円形度ＣＡ
傷領域３１の円形度ＣＡ  は、次の式で表される。
【数３】
2006047102.tif 000005
【００３１】
この式で、ＳＡ は、傷領域３１の面積、rmax は、傷領域３1の重心から領域３３の端部までの最大距離である。
【００３２】
（６）検査領域３３のエッジ画像の平均輝度edgB
検査領域３３の面積をＳＢで表すと、検査領域３３のエッジ画像の平均輝度edgB は、次の式で求められる。
【数４】
2006047102.tif 000006
【００３３】
ここで、i、j は、画素の座標を示し、P(i,j)は、座標i, j の画素の輝度値を示す。ΔP(i,j) は、P(i,j) の上下（i軸方向）に隣接する２つの画素の輝度値の差分の二乗と、左右（j軸方向）に隣接する２つの画素の輝度値の差分の二乗との和の平方根である。ΔP(i,j)は、隣接する画素の輝度値の差分の大きさを表す。隣接画素の輝度値の差分をとることは、画像において輝度値の変化の大きいエッジ部分を強調した画像、すなわちエッジ画像、を生成することに相当する。edgB は、隣接画素の輝度値の差分の大きさの総和を領域３３の面積で割ったもので、エッジ画像の平均輝度を示す。
【００３４】
こうして求めた６つのパラメータのそれぞれについて、たくさんの検査領域のサンプルについての最大値および最小値を用いて、次の式により正規化する。
【００３５】
正規化＝（得られた値  ―  最小値）/（最大値  ―  最小値）
この正規化により、それぞれのパラメータは、0から１の範囲の値をとる。こうして、潜在的傷領域３１を含む検査領域３３は、６つの特徴パラメータの数値ベクトルで表すことができる。
【００３６】
図８は、こうして得られた特徴ベクトルを示す。図８の（Ａ）は、打痕に対応する特徴ベクトルを示す。図８の（Ｂ）は、ギア歯面の色ムラ（過検出）の特徴ベクトルを示す。潜在的傷領域の面積パラメータSA、楕円近似したときの長軸の傾きθA  、およびアニソトロピーansB については両者の間に大きな相違はないが、輝度値エントロピーentB 、円形度ＣＡ、およびエッジ画像の平均輝度edgB について大きな相違があることがわかる。
【００３７】
図２に戻ると、特徴抽出部４１は、上述のようにして検査領域３３から特徴ベクトルを抽出する。一実施例では、特徴抽出部４１は、上述の６つのパラメータからなる特徴ベクトルを抽出する。代替実施例では、特徴抽出部４１は、検査領域の輝度値エントロピー、潜在的傷領域の円形度および検査領域のエッジ画像の平均輝度の３つのパラメータからなる特徴ベクトルを抽出する。
【００３８】
第２の判定部４２は、予め多数のサンプルでのテストに基づいて生成した傷モデルの特徴ベクトルと特徴抽出部４１で抽出された特徴ベクトルとの距離を算出し、距離が判定のしきい値より小さい傷モデルがあるとき、傷ありの判定を行う。距離が判定しきい値より小さい傷モデルがないときは、検査領域に含まれるのは、傷ではなく、過検出であると判定する。記憶装置に登録されている該検査領域について、該判定結果が記憶される。
【００３９】
代替実施例では、第２の判定部４２は、ニューロンを用いて自己組織化マップを生成し、このマップを用いて傷の判定を行う。この代替実施例について、説明する。この実施例では、40×40 のニューロンを用いて自己組織化マップを生成する。図９は、３つのニューロンNj-1、Nj、Nj+1を示す。ωj=(ωj0、ωj1、・・・、ωjm )は、ニューロンNjの結合係数ベクトルであり、χ=(χ0、χ1、・・・、χm )は、入力ベクトルである。自己組織化マップは、自己組織化特徴マップとも呼ばれ、学習なしアルゴリズムである。このマップは、入力データ中の隠れた特徴を抽出して自動的に学習を行い、入力データに対して選択的に反応するマップを生成する。自己組織化マップは、コホーネン(Kohonen)が提案したもので、たとえば産業図書株式会社発行の「ニューロ・ファジイ・遺伝的アルゴリズム」1994年、に解説されている。
【００４０】
この実施例での入力ベクトルは、複数のサンプルの検査領域３３について、特徴抽出部４１（図２）により抽出された特徴ベクトルである。自己組織化マップは、次のステップで作成される。
【００４１】
１）ステップ１：ネットワーク初期化：
ニューロンの結合ベクトルωj=(ωj0、ωj1、・・・、ωjm )をすべてのニューロンについて乱数を用いて決定する。
【００４２】
２）ステップ２：入力ベクトル入力：
入力ベクトルχ=(χ0、χ1、・・・、χm )をそれぞれのニューロンに与える。各ニューロンと入力ベクトルとの関係は図８に示すとおりである。
【００４３】
３）ステップ３：ニューロンの結合係数ベクトルと入力ベクトルの距離計算：
それぞれのニューロンの結合ベクトルと入力ベクトルとの距離を次の式により計算する。
【数５】
2006047102.tif 000007
【００４４】
４）ステップ４：勝者ニューロン決定：
距離dj が最小となるニューロンを選定する。このニューロンを勝者ニューロンと呼び、j*で表す。
【００４５】
５）ステップ５：結合係数ベクトルの学習：
勝者ニューロンとその近傍のニューロンのそれぞれの結合係数（重み）を次の式に従い更新する。
【数６】
2006047102.tif 000008
【００４６】
ηは、正の定数で、この実施例では0.05とする。h(j,j*)は、近傍関数と呼ばれ、次の式で表される。
【数７】
2006047102.tif 000009
【００４７】
σ(t)は学習経過とともに小さくなっていく。したがって、近傍関数の範囲は、図１０に円で示すように学習の初期は広く、学習の進行とともに狭くなっていく。つまり、学習の進行とともに粗調整から微調整へと変化する。このように近傍関数は、マップを効果的に生成させる。図１０は、勝者ニューロンを小さい円９１で示し、これを囲む近傍関数を大きい円９３で表している。
【００４８】
６）ステップ６：ｔ更新、入力ベクトル入力にもどる：
学習回数tをt+1に更新し、ステップ２の入力ベクトルの入力にもどり、ステップ２〜６を繰り返し、結合係数ベクトルの更新を繰り返す。
【００４９】
自己組織化マップでは、勝者ニューロンとその近くのニューロンはすべてその時の入力ベクトルに近づく。学習の初期は、近傍関数によって多くのニューロンが近くとみなされ、おおまかなマップが形成される。学習の進行とともに近傍関数によって勝者ニューロンの近くとみなされるニューロン数が少なくなる。そのため、局所的な微調整が進み、空間的な解像度が上がる。
【００５０】
複数のサンプルについて取得した、傷その他の表面状態または過検出を含む検査領域３３の特徴ベクトルをすべて順番に、またはランダムに選択して自己組織化マップに入力して学習させることで、入力した特徴ベクトルの類似関係を反映した自己組織化マップを生成することができる。すなわち、類似した特徴を持つクラスタが自己組織化マップ上で寄り集まる結果になる。図１１は、このようにして得られた自己組織化マップを示す。実施例では、40×40のニューロンを用いたが、図１１では簡単のために20×20のマップとして示す。図１１でそれぞれの升目が一つのニューロンに対応する。実線で区切られた(1)、(2)、・・・(28)のブロックは、次のようにして決定されたクラスタを表す。
【００５１】
自己組織化マップのそれぞれのニューロン位置に、その結合係数ベクトルとの距離が最も小さい特徴ベクトルを有する検査領域の画像を配置する。この検査領域は、自己組織化マップの生成に使用された複数のサンプルのうちの一つである。同じ画像を有する隣接するニューロンを選択してグループ化する。こうして形成されたニューロンのグループをクラスタと呼ぶ。ここでのグループ化は、既存の描画プログラムで使われているグループ化機能と同じで、グループ化されたニューロンは、グループ全体として選択し、プロパティを設定することができる。
【００５２】
次いで、それぞれのクラスタに配置された画像を目視で確認して、この検査領域33に含まれるのが傷その他の表面状態であるのか、あるいは表面ムラのような過検出であるのかを判定する。この判定結果をクラスタのプロパティとして設定する。具体的には、初期状態としてすべてのクラスタのプロパティ・フィールドに「過検出」が入力されている状態で、コンピュータのディスプレイ上に自己組織化マップを表示し、傷と判定されたクラスタをマウスで右クリックして「傷」に変更入力する。このようにクラスタ単位でニューロンを分類することができるので、作業時間を短縮することができる。
【００５３】
図１２は、こうしてクラスタが分類されたマップ（判定データマップ）を示す。図においてハッチングを施されたクラスタ（１）、（２）、（６）、（１０）、（１１）、（１２）、（１３）、（１５）、（１６）、（２２）、（２７）、（２８）が「傷」に分類されたクラスタであり、ハッチングのないクラスタが「過検出」のクラスタである。この判定データマップをコンピュータ２３（図２）の記憶装置に登録し、これが、第２の判定部４２によって傷の判定に使用される。
【００５４】
第２の判定部４２によって実施される、傷判定の具体的手法について説明する。第２の判定部４２は、特徴抽出部４１から受け取った特徴ベクトルと、判定データマップの結合係数ベクトルとの距離を求める。この距離は、上に示した［数５］に従って算出される。この距離が小さい順にニューロンを選択し、予め定めた数、たとえば１０個以下のニューロンを選び、これを囲む円または楕円を近傍領域とする。判定データマップの生成過程から明らかなように、結合係数ベクトルが近似したニューロンがクラスタとしてグループ化されているので、上記のようにして距離が小さい順にニューロンを選択すると、互いに隣接したニューロンのかたまりが選択される。このニューロンのかたまりを囲む円または楕円を近傍領域とする。たとえば、図１３を参照すると、円５７が近傍領域を規定している。
【００５５】
円５７は、選択されたニューロンのかたまりの判定データマップ上の配列からこれらのニューロンのかたまりの中心位置を求め、この中心からこのニューロンの固まりの最も遠くにあるニューロンまでの距離を半径とする円として求めることができる。
【００５６】
こうして選ばれた円または楕円で規定される近傍領域に含まれる傷クラスタに属するニューロンの数（K）と近傍領域内のニューロンの総数(S)との比、(K)/(S)に基づいて傷の判定を行う。(K)/(S)≧D  のとき、傷と判定し、(K)/(S)<D のとき、過検出と判定する。Dは予め設定したしきい値であり、たとえば0.5である。このようにして、傷その他の表面状態と過検出とを判別する。図１３の例では、円５７の中に傷クラスタ（１２）に属するニューロンが７個あり、円５７内のニューロンの総数は、１２であるので、(K)/(S) = 8/12 = 0.67 であり、よって、今回の検査領域３３に含まれているのは、傷であると判定される。記憶装置に登録されている該検査領域について、該判定結果が記憶される。
【００５７】
図２に戻り、傷位置ベクトル抽出部４５は、記憶装置から、傷その他の表面状態と判定された検査領域の歯幅方向の位置を参照し、それぞれのギアについて、傷位置ベクトルを算出する。傷位置ベクトルは、傷その他の表面状態を含むと判定された検査領域が歯幅方向のどの位置に存在するかを示し、次の式により表される。
【００５８】
傷位置ベクトル＝（w0, w1, w2, …, w19）
ベクトル成分ｗ０〜ｗ１９は、前述したように、ギアの歯幅方向の位置を表している。傷その他の表面状態が判定された位置に対応するベクトル成分に、値１がセットされ、残りのベクトル成分にはゼロがセットされる。たとえば、図５に示されるギアの例では、傷はｗ４とｗ１９の位置にあるので、傷位置ベクトルは、(0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1)と表される。
【００５９】
原因追求部４６は、傷位置ベクトルを、原因追求マップに入力する。原因追求マップは、傷その他の表面状態の発生原因ごとにニューロンをクラスタリングした自己組織化マップであり、コンピュータ２３の記憶装置に記憶されている。原因追求マップの一例を、図１４に示す。それぞれの升目は、ニューロンを表している。この例ではギアの生産工程に傷の原因がある生産工程クラスタ、生産されたギアを積み重ねる積層行程に傷の原因がある積層行程クラスタ、ギアを運搬する行程に傷の原因がある運搬行程クラスタ、ギアを倉庫等に保管する保管行程に傷の原因がある保管行程クラスタに、ニューロンがクラスタ化（クラスタリング）されている。
【００６０】
原因追求部４６は、第２の判定部４２の代替実施例で説明した上記の判定と同様の手法で、原因を判定する。具体的には、原因追求部４６は、傷位置ベクトル抽出部４５によって抽出された傷ベクトルと、原因追求マップのそれぞれのニューロンの結合ベクトルとの距離を求める。この距離は、［数５］を参照して説明したのと同様の手法に従って算出される。この距離が最小となるニューロンを抽出する。該抽出したニューロンが属するクラスタを判別し、このクラスタを、傷その他の表面状態が発生した工程と判断する。たとえば、或るギアについての傷位置ベクトルと結合ベクトルとの距離が最小となるニューロンが、符号５９（図１４）で示されるニューロンである場合、該ギアの傷は、生産工程で生じたと推定することができる。
【００６１】
次に、原因追求マップの作成手法について述べる。原因追求マップは、学習用の傷位置ベクトルを入力として作成される。学習用の傷位置ベクトルの一例を、図１５に示す。これらのベクトルは、複数のギアについて傷その他の表面状態の位置とその発生原因との関係を調べることによって、予め用意されたものである。たとえば、積層工程は、ギアを積み重ねる工程であり、該工程では、ギアの一方のエッジ（端）部分、すなわち歯幅方向のｗ１６〜ｗ１９の部分に傷がつきやすいことが判明している。したがって、積層工程用の学習用傷位置ベクトルは、ｗ１６〜ｗ１９のベクトル成分に１がセットされる。
【００６２】
学習用傷位置ベクトルを入力として自己組織化マップを作成する手法は、上記の判定データマップのための自己組織化マップを作成する手法と同様である。すなわち、ステップ１のネットワーク初期化を実行した後、ステップ２からステップ６を繰り返す。学習用傷位置ベクトルを繰り返し自己組織化マップに入力して学習させるにつれ、それぞれの学習用傷位置ベクトルに反応するニューロンの範囲が、図１４に示すようなクラスタによって画定されていく。こうして、傷その他の表面状態が生成される原因ごとにニューロンがクラスタリングされた原因追求マップが生成される。生成された原因追求マップは、記憶装置に登録される。
【００６３】
図１６は、この発明の一実施例における、ギアの傷その他の表面状態の判定に応じて該表面状態の原因を追求するプロセスを示すフローチャートである。ギア１１を図１の回転テーブルに取り付け、照明装置１９を起動させてから処理に入る。ステップＳ１０１でギア１１のすべてのギア歯面が検査されたかどうかを判定し、未了であればステップＳ１０３に移る。すべてのギア歯面が検査されたかどうかの判定は、ギア１１の歯数をカウンタにセットしておき、１つの歯についての処理が終了するごとにカウンタをデクリメントし、このカウンタの値を点検することによって行う。
【００６４】
ステップＳ１０３では、ギア１１を一歯分、回転させ、位置決めセンサ１８がオンになった位置で停止し、位置決めをする。位置決めセンサ１８は、ギア１１の回転位置が所定の位置になったとき信号を出すよう設定されている。
【００６５】
続いてステップＳ１０５で、ギア１１を撮影し、その画像を画像処理用パーソナル・コンピュータ２３に送る。撮影回数が１であるとき(Ｓ１０７)、すなわちギア１１の最初の歯の撮影をしたばかりのときは、差分画像を用いた画像処理ができないので、この画像は保存しておき、次の歯を撮影するため、ステップＳ１０１に戻る。
【００６６】
ステップＳ１０９では、上述したように２つの連続する歯の画像から差分画像を生成し、潜在的傷領域３１（図３）を囲む検査領域３３を設定する。次にステップＳ１１１では、設定した検査領域３３について、ギアの歯幅方向に対する位置、上記のカウンタの値（これは、サイクルを識別する）、および該検査領域の画像を記憶する。その後、ステップＳ１０１に戻る。
【００６７】
こうして、ステップＳ１０１の判断がＮｏになったとき、ギアの全歯について、検査領域の歯幅方向の位置、該検査領域が設定されたサイクル、および該検査領域の画像が記憶されている。
【００６８】
ステップＳ１１３では、ステップＳ１１１で記憶装置に記憶された検査領域に関する情報を参照して、所定回数以上の連続したサイクルにわたって、歯幅方向の同じ位置に設定された検査領域が存在するかどうかを調べる。存在するならば、該検査領域内が傷その他の表面状態を含むと判定する（第１の判定）。傷その他の表面状態を含むと判定された検査領域が識別されるように、ステップＳ１１１で記憶装置に記憶された検査領域に関する情報が更新される。
【００６９】
ステップＳ１１５において、記憶装置に記憶された検査領域に関する情報を参照し、傷その他の表面状態を含むと判定された検査領域以外の検査領域、すなわち検査必要領域が存在するかどうかを調べる。検査必要領域が存在するならば、ステップＳ１１７において、該検査必要領域から特徴ベクトルを抽出し、ステップＳ１１９において、該特徴抽出ベクトルを用いて、該検査必要領域が傷その他の表面状態を含むかどうかを判定する（第２の判定）。第２の判定は、前述した２つの実施例のいずれでもよい。再び、傷その他の表面状態を含むと判定された検査領域が識別されるように、ステップＳ１１１で記憶装置に記憶された検査領域に関する情報が更新される。ステップＳ１２１において、傷その他の表面状態の原因を算出するルーチン（図１７）を実行する。
【００７０】
図１７は、図１６のステップＳ１２１で実行される、傷その他の表面状態の原因を算出するプロセスのフローチャートである。ステップＳ１３１において、図１４に示されるような原因追求マップを記憶装置から読み込む。ステップＳ１３２において、記憶装置の検査領域に関する情報を参照し、図１６のステップＳ１１３およびＳ１１９で傷その他の表面状態と判定された検査領域の歯幅方向の位置から、傷位置ベクトルを算出する。ステップＳ１３３において、傷位置ベクトルと、原因追求マップのそれぞれのニューロンの結合ベクトルとの距離を求め、該距離が最小となるニューロンを、該原因追求マップ内で特定する。ステップＳ１３４において、該抽出したニューロンが属するクラスタを判別し、このクラスタを、傷その他の表面状態が発生した工程と判断する。
【００７１】
上記の実施例では、第１の段階では、傷その他の表面状態の特性を用いて、より簡単な手法で傷を判定し、第１の判定で判定できなかった検査領域については、特徴ベクトルを用いたより精細な手法で判定を実施することにより、判定の精度を向上しつつ、判定を効率的に行うことができるようにした。しかしながら、代替的に、第１の判定部によって判定された傷その他の表面状態についてのみ、傷位置ベクトルを算出して、原因追求マップに入力してもよい。または、すべての検査領域について第２の判定によって傷その他の表面状態を判定し、判定された傷その他の表面状態について傷位置ベクトルを抽出するようにしてもよい。
【００７２】
以上この発明を具体的な実施例について説明したが、この発明はこのような実施例に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】この発明の一実施例に従う、ギア歯面の撮影装置の全体的構成を示す構成図。
【図２】この発明の一実施例に従う、画像処理コンピュータの全体的構成を示す機能ブロック図。
【図３】この発明の一実施例に従う、潜在的傷領域と検査領域の関係を示す図。
【図４】この発明の一実施例に従う、第１の判定に従って傷を判定する手法を示す図。
【図５】この発明の一実施例に従う、設定された検査領域から生成されるマップを示す図。
【図６】この発明の一実施例に従う、エントロピーの異なる輝度値ヒストグラムを示す図。
【図７】この発明の一実施例に従う、アニソトロピーの異なる輝度値ヒストグラムを示す図。
【図８】この発明の一実施例に従う、特徴ベクトルを示す図。
【図９】この発明の一実施例に従う、ニューラルネットワークの部分的な構成を示す図。
【図１０】この発明の一実施例に従う、自己組織化マップの生成過程を示す図。
【図１１】この発明の一実施例に従う、クラスタに区分けした自己組織化マップを示す図。
【図１２】この発明の一実施例に従う、自己組織化マップから生成した判定データマップを示す図。
【図１３】この発明の一実施例に従う、判定データマップを用いた傷判定を説明するための図。
【図１４】この発明の一実施例に従う、原因追求マップを示す図。
【図１５】この発明の一実施例に従う、学習用傷位置ベクトルを示す図。
【図１６】この発明の一実施例に従う、ギア歯面の傷その他の表面状態を判定して原因を求める処理のメインルーチンを示すフローチャート。
【図１７】この発明の一実施例に従う、原因を求める処理のサブルーチンを示すフローチャート。
【符号の説明】
【００７４】
１１      ギア
１９      照明装置（ＬＥＤ）
２１      カメラ
２３      コンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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